于俊嶺，廖文煒，曾二賢

（1. 中國南方電網(wǎng)有限責(zé)任公司，廣東 廣州 510080；2. 中南電力設(shè)計院，湖北 武漢 430000）

2009年6月底南方主網(wǎng)與海南電網(wǎng)第一回交流500 kV聯(lián)網(wǎng)工程投產(chǎn)，聯(lián)網(wǎng)規(guī)模為600 MW。隨著2015年昌江核電機組投入商業(yè)運行，屆時海南電網(wǎng)的最大單機容量將升至650 MW。因此，及時建設(shè)海南聯(lián)網(wǎng)二回工程十分必要。

針對“海纜+海纜終端站+變電站”的工程模式整體特性，采用何種投資回收機制，如何提出工程合適的技術(shù)經(jīng)濟指標(biāo)，如何配合系統(tǒng)對交直流各種聯(lián)網(wǎng)方案開展研究成為技術(shù)經(jīng)濟工作的重點和難點。

1 模型設(shè)計

1.1 模型的系統(tǒng)論基礎(chǔ)

系統(tǒng)論的核心思想是系統(tǒng)的整體觀念。任何系統(tǒng)都是一個有機的整體，它不是各個部分的機械組合或簡單相加，系統(tǒng)的整體功能是各要素在孤立狀態(tài)下所沒有的性質(zhì)。系統(tǒng)中各要素不是孤立地存在著，每個要素在系統(tǒng)中都處于一定的位置，起著特定的作用。要素之間相互關(guān)聯(lián)，構(gòu)成了一個不可分割的整體。系統(tǒng)論的基本思想方法，就是把所研究和處理的對象，當(dāng)作一個系統(tǒng)，分析系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能，目的在于協(xié)調(diào)各要素關(guān)系，使系統(tǒng)達(dá)到優(yōu)化目標(biāo)。

系統(tǒng)論運用完整性、集中性、等級結(jié)構(gòu)、終極性、邏輯同構(gòu)等概念，研究適用于一切綜合系統(tǒng)或子系統(tǒng)的模式、原則和規(guī)律，并力圖對其結(jié)構(gòu)和功能進(jìn)行數(shù)學(xué)描述。

基于系統(tǒng)論的理論基礎(chǔ)將“海纜+海纜終端站+變電站”結(jié)構(gòu)組成的整體南方主網(wǎng)，與海南電網(wǎng)第二回聯(lián)網(wǎng)工程作為一個系統(tǒng)使得展開回收機制模式的研究成為可能[1]。

1.2 回收機制研究

根據(jù)“誰投資，誰受益”的經(jīng)濟角度分析[3]，工程的建設(shè)將為海南電網(wǎng)提供事故備用，保障核電投產(chǎn)后海南電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行，提高海南電網(wǎng)供電的安全可靠性；使得昌江核電配套抽蓄電站減少棄水，獲得電量效益；取得電網(wǎng)錯峰效益、調(diào)峰效益等容量效益；使海南電網(wǎng)發(fā)電機組年利用小時數(shù)提高。因此，工程成本應(yīng)在海南電網(wǎng)回收。

在此原則上，對不同的回收機制展開研究，以確定該工程合理的回收方式。

1.2.1 分?jǐn)傠娏考觾r法

分?jǐn)傠娏考觾r法是國外電網(wǎng)互聯(lián)工程投資回收方式，國內(nèi)也經(jīng)常使用。采取將項目每年所需費用由聯(lián)網(wǎng)雙方按獲得的效益比例分擔(dān)，在各自電網(wǎng)銷售電量中加價的方式解決，從而實現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)工程的還本付息和項目法人取得合理收益，促進(jìn)電網(wǎng)互聯(lián)[2]。

1.2.2 準(zhǔn)許年收入法

準(zhǔn)許年收入法實質(zhì)上是一種成本加成方法，計算方法如下[4]：

準(zhǔn)許年收入=準(zhǔn)許成本+資產(chǎn)回報+稅金。資產(chǎn)回報=有效資產(chǎn)×加權(quán)平均資金成本，即WACC=Re×E/V+Rd×D/V，Re為權(quán)益資本回報率，一般取中長期國債利率上浮2%～3%[5]；Rd為負(fù)債資本利息率；E為權(quán)益資產(chǎn)；V為有效資產(chǎn)；D為負(fù)債資產(chǎn)。

當(dāng)期準(zhǔn)許收入=上期準(zhǔn)許收入×（1+通貨膨脹率）×（1-效率系數(shù)）[6]。

1.2.3 方法選擇

在南方主網(wǎng)與海南電網(wǎng)第二回聯(lián)網(wǎng)工程中，結(jié)合調(diào)研已投產(chǎn)的聯(lián)網(wǎng)一回工程目前投資回收情況，得出采用準(zhǔn)許年收入法不能更好地反映工程運作情況的結(jié)論。主要原因如下：

1）滿足項目還本付息要求及補償投資者的投資收益所需的準(zhǔn)許年收入，目前沒有相應(yīng)配套政策支持。

2）準(zhǔn)許年收入，不是一個靜態(tài)值，而應(yīng)該是動態(tài)的移動時間序列。效率系數(shù)作為因變量，需要做相應(yīng)研究確定，目前缺乏成熟的算例支撐。并且，默認(rèn)準(zhǔn)許年收入在工程壽命期內(nèi)不變的近似計算方法也不夠科學(xué)。

綜上所述，工程回收機制采用分?jǐn)傠娏考觾r方法。

1.3 工程技術(shù)經(jīng)濟指標(biāo)選擇

動態(tài)財務(wù)評價可以更為準(zhǔn)確地根據(jù)國家現(xiàn)行財稅制度和現(xiàn)行價格體系，分析計算項目直接發(fā)生的財務(wù)效益和費用?？疾祉椖康挠芰Α⑶鍍斈芰?，借以判別項目的財務(wù)可行性[7]。

南方主網(wǎng)與海南電網(wǎng)第二回聯(lián)網(wǎng)工程中主要選用考慮資金時間價值的動態(tài)評價指標(biāo)。

1.3.1 財務(wù)凈現(xiàn)值（NPV）

該指標(biāo)考察項目經(jīng)營期內(nèi)每年發(fā)生的財務(wù)現(xiàn)金流量，按一定的折現(xiàn)率將各年凈現(xiàn)金流量折現(xiàn)到同一時點（通常是期初）的現(xiàn)值累加值。財務(wù)凈現(xiàn)值的表達(dá)式為：

式中，CI為現(xiàn)金流入量；CO為現(xiàn)金流出量；n為項目經(jīng)營期；（CI－CO）t為第t年的凈現(xiàn)金流量；i0為基準(zhǔn)折現(xiàn)（收益）率。

判別準(zhǔn)則：若NPV≥0，則項目應(yīng)予以接受；若NPV<0，則項目應(yīng)予以拒絕。

1.3.2 內(nèi)部收益率（IRR）

內(nèi)部收益率（IRR）是反映項目獲利能力的重要動態(tài)評價指標(biāo)。IRR是指使方案在研究期內(nèi)一系列收入和支出的現(xiàn)金流量凈現(xiàn)值為0時的折現(xiàn)率。內(nèi)部收益率可通過解方程求得：

判別準(zhǔn)則：基準(zhǔn)折現(xiàn)（收益）率為i0，若IRR≥i0，則項目在經(jīng)濟上可行；若IRR

1.3.3 投資回收期（PBP）

所謂投資回收期（PBP），就是從項目投資之日起，用項目各年的凈收入（年收入減年支出）將全部投資收回所需的期限。

判別準(zhǔn)則：基準(zhǔn)投資回收期為Tb（可以采用電力行業(yè)類似工程平均投資回收期作為基準(zhǔn)投資回收期），若PBP≥Tb，則項目可以考慮接受；若PBP

1.3.4 總投資收益率（ROI）

所謂投資收益率（ROI），是指項目達(dá)到設(shè)計能力后正常年份的年息稅前利潤、或運營期內(nèi)平均息稅前利潤、或運營期內(nèi)平均息稅前利潤（EBIT）與項目總投資（TI）的比率，表示總投資的盈利水平。

式中，EBIT為項目正常年份的年息稅前利潤或運營期內(nèi)年平均息稅前利潤；TI為現(xiàn)金流出量；n為項目總投資。

判別準(zhǔn)則：總投資收益率高于同行業(yè)的收益率參考值，表明用總投資收益率表示的盈利能力滿足要求。

1.3.5 項目資本金凈利潤率（ROE）

所謂資本金凈利潤率（ROE），是指項目達(dá)到設(shè)計能力后，正常年份凈利潤或運營期內(nèi)平均凈利潤（NP）與項目資本金的比率，表示項目資本金的盈利水平。

式中，NP為項目正常年份的年凈利潤或運營期內(nèi)年平均凈利潤；EC為項目資本金。

判別準(zhǔn)則：項目資本金凈利潤率高于同行業(yè)的凈利潤率參考值，表明用項目資本金凈利潤率表示的盈利能力滿足要求[8]。

1.4 回收機制模型設(shè)計

根據(jù)調(diào)研情況，南方主網(wǎng)與海南電網(wǎng)第二回聯(lián)網(wǎng)工程實際投入運行可能面臨海南電網(wǎng)中負(fù)荷水平和低負(fù)荷水平，且有可能獲得工程總投資20%的國家支持[9]。

因此，回收機制模型擬采用在“海南電網(wǎng)公司銷售電量中負(fù)荷水平”和“海南電網(wǎng)公司銷售電量低負(fù)荷水平”下分開測算[10]。并結(jié)合考慮國家投資20%（該部分投資不回收、不獲取收益）和沒有國家資金支持的條件下的評價，具體如圖1所示。

圖1 回收機制模型Fig. 1 Recovery mechanism model

2 結(jié)論

采用系統(tǒng)論的方法很好地解決了整體工程與不同性質(zhì)單位單項工程之間的聯(lián)系和區(qū)別問題。在分?jǐn)傠娏考觾r回收機制模型的刻畫下，選用的技術(shù)經(jīng)濟指標(biāo)可以很好地反映工程財務(wù)狀況，為工程投資決策起到積極的輔助作用。該種方法是先進(jìn)工程理論融入技術(shù)經(jīng)濟工作在南方主網(wǎng)與海南電網(wǎng)第二回聯(lián)網(wǎng)工程中的成功應(yīng)用。

[1] LIN Fuyong. Developing an organization design framework and sample based on the total relationship flow management theorems[J]. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems，2013，43（6）: 1466-1476.

[2] 國家能源局. DL/T 5438-2009 輸變電工程財務(wù)評價導(dǎo)則[S]. 北京：中國計劃出版社，2009.

[3] 國家發(fā)展改革委、建設(shè)部. 建設(shè)項目財務(wù)評價方法與參數(shù)[M]. 3版. 北京：中國計劃出版社，2006.

[4] 文安，黃維芳，劉年. 英國電力市場的電量交易平衡機制[J]. 南方電網(wǎng)技術(shù)，2014，8（5）: 1-5.WEN An，HUANG Weifang，LIU Nian. Electricity trading balancing mechanism in UK electricity market[J]. Southern Power System Technology，2014，8（5）:1-5（in Chinese）.

[5] 陳景榮. 智能電網(wǎng)的特征和發(fā)展策略[J]. 電力與能源，2011，32（4）: 268-271.CHEN Jingrong. Features and smart grid development strategy[J]. Power and Energy，2011，32（4）: 268-271（in Chinese）.

[6] 王璟儒，李川，肖定垚，等. 考慮風(fēng)險度量與成本最優(yōu)的電網(wǎng)資產(chǎn)全壽命周期管理問題[J]. 電網(wǎng)與清潔能源，2014（11）: 26-31.WANG Jingru，LI Chuan，XIAO Dingyao，et al. Consider the cost of risk measurement and optimal grid asset life cycle management issues[J]. Power System and clean energy，2014（11）: 26-31（in Chinese）.

[7] 趙學(xué)順，余志偉，文福拴，等. 電力市場環(huán)境下運行備用問題的研究[J]. 電力科學(xué)與工程，2002（5）: 21-25.ZHAO Xueshun，YU Zhiwei，WEN Fushuan，et al.Studies run backup power market environment issues[J]. Electric Power Science and Engineering，2002（5）: 21-25 （in Chinese）.

[8] 魯剛，魏玢，馬莉. 智能電網(wǎng)建設(shè)與電力市場發(fā)展[J]. 電力系統(tǒng)自動化，2010（34）: 6-13.LU Gang，WEI Fen，MA Li. Smart grid construction and development of the electricity market[J]. Automation of Electric Power Systems，2010（34）: 6-13（in Chinese）.

[9] 熊尚飛，鄒小燕. 電力市場價格風(fēng)險價值與波動預(yù)測研究綜述[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2014（42）: 147-153.XIONG Shangfei，ZOU Xiaoyan. Electricity market price risk and volatility forecasting review of value[J]. Power System Protection and Control，2014（42）: 147-153（in Chinese）.

[10] ESCRIBANO A，PENA J，VILLAPLANA P. Modelling electricity prices: international evidence[J]. Oxford Bulletin of Economics and Statistics，2011，73（5）: 622-650.